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開源硬件+激光切割創(chuàng)新電子制作
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《開源硬件+激光切割創(chuàng)新電子制作》介紹以開源硬件和激光切割展開創(chuàng)意制作的思路:使用開源硬件(Arduino、micro:bit、掌控板)作主控,使用LaserMaker建模軟件設(shè)計(jì)和切割結(jié)構(gòu)件,以圖形化或文本方式進(jìn)行編程。本書的序章教你如何使用LaserMaker設(shè)計(jì)、切割模型,使你可以快速入門。書中收錄的16個(gè)制作項(xiàng)目,分為創(chuàng)意生活、科學(xué)探究、數(shù)據(jù)物聯(lián)、AI創(chuàng)新四大部分。創(chuàng)意生活介紹的是從生活實(shí)際需求出發(fā)設(shè)計(jì)、制作出的4個(gè)項(xiàng)目;科學(xué)探究介紹的是4個(gè)與學(xué)科教學(xué)相關(guān)的項(xiàng)目;數(shù)據(jù)物聯(lián)介紹的是4個(gè)含有物聯(lián)網(wǎng)功能的項(xiàng)目;AI創(chuàng)新介紹的是4個(gè)以哈士奇(HuskyLens)AI攝像頭為基礎(chǔ),通過對標(biāo)簽、人臉、物體的識別制作出的關(guān)于機(jī)器視覺的項(xiàng)目。本書從簡單的項(xiàng)目講起,逐步推進(jìn),讀者可在閱讀的同時(shí)掌握相關(guān)技術(shù),利用所學(xué)技術(shù)完成自己的創(chuàng)意制作項(xiàng)目。本書可為創(chuàng)客提供創(chuàng)意靈感和制作方案,也可供學(xué)校科技社團(tuán)參考。

陳杰編著 ·自動化 ·3.2萬字

多傳感器數(shù)據(jù)智能融合理論與應(yīng)用
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本書知識點(diǎn)明確、結(jié)構(gòu)緊湊、思路清晰,通過理論與實(shí)例結(jié)合的方式,深入淺出地介紹了多傳感器數(shù)據(jù)智能融合的理論與應(yīng)用技術(shù)。全書共11章,包括多傳感器數(shù)據(jù)融合概述、數(shù)據(jù)融合結(jié)構(gòu)與算法概論、貝葉斯推理方法、證據(jù)理論算法與數(shù)據(jù)融合、模糊理論及其在數(shù)據(jù)融合中的應(yīng)用、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)融合算法、遺傳算法及其在數(shù)據(jù)融合中的應(yīng)用、粒子群算法及其在數(shù)據(jù)融合中的應(yīng)用、智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合算法、深度學(xué)習(xí)及其在數(shù)據(jù)融合中的應(yīng)用、多傳感器數(shù)據(jù)融合機(jī)器人平臺的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。每個(gè)章節(jié)中都配有必要的實(shí)例,目的在于讓讀者結(jié)合實(shí)例更加快捷地掌握多傳感器數(shù)據(jù)智能融合方法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。本書面向大專院校與科研機(jī)構(gòu)中學(xué)習(xí)多傳感器數(shù)據(jù)智能融合理論的中、高級用戶,以及對該理論有一定基礎(chǔ)的工程技術(shù)人員,旨在幫助讀者快速掌握智能數(shù)據(jù)融合算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)的技巧和方法,強(qiáng)調(diào)對高年級大學(xué)生、研究生的實(shí)踐能力培養(yǎng)。

戴亞平 馬俊杰 王笑涵編著 ·自動化 ·9.9萬字

大數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)
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大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,使我們的生活在政治、經(jīng)濟(jì)、社會、文化各個(gè)領(lǐng)域都產(chǎn)生了很大改變。“數(shù)據(jù)科學(xué)”一詞應(yīng)運(yùn)而生。如何更好地對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、得出結(jié)論并做出智能決策是統(tǒng)計(jì)工作者面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。本書介紹數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最常用的模型和算法,包括最基礎(chǔ)的線性回歸和線性分類方法,以及模型選擇和模型評價(jià)的概念和方法,進(jìn)而介紹非線性的回歸和分類方法(包括決策樹與組合方法、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及在此基礎(chǔ)上發(fā)展的深度學(xué)習(xí)方法)。最后介紹無監(jiān)督的學(xué)習(xí)中的聚類方法和業(yè)界廣泛使用的推薦系統(tǒng)方法。除了方法的理論講解之外,我們給出了每種方法的R語言實(shí)現(xiàn),以及應(yīng)用Python語言實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)和支持向量機(jī)兩種方法。本書的一個(gè)亮點(diǎn)是最后一章給出的兩個(gè)大數(shù)據(jù)案例,數(shù)據(jù)量均在10G左右。我們同時(shí)給出了單機(jī)版(Python、數(shù)據(jù)庫、R)和分布式(Hadoop、Hive、Spark)兩種實(shí)現(xiàn)方案。原始數(shù)據(jù)和程序代碼均可在出版社提供的網(wǎng)址下載。本書面向的主要讀者是應(yīng)用統(tǒng)計(jì)專業(yè)碩士,希望能夠拓展到統(tǒng)計(jì)專業(yè)高年級的本科生以及其他各個(gè)領(lǐng)域有數(shù)據(jù)分析需求的學(xué)生和從業(yè)人員。

呂曉玲 宋捷 ·自動化 ·11.6萬字

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